Vimos que é muito comum que analistas usem modelos de séries temporais ao fazer previsões. Teoricamente, não há nada de errado em continuar com isso, mas às vezes você tem a sensação de que talvez não esteja tirando o máximo proveito de suas previsões dependendo apenas desses modelos univariados?
Embora modelos de séries temporais como o Arima tenham sido tradicionalmente um método preferido de previsão, agora é amplamente reconhecido que confiar apenas nessa abordagem é insuficiente para se manter à frente da concorrência.
Simplificando, confiar no antigo método de espera do Arima simplesmente não é mais suficiente.
Modelos univariados de séries temporais — tradicionalmente, suponha que as propriedades estatísticas subjacentes de seus dados permaneçam constantes ao longo do tempo. Isso não reflete a realidade.
Vários estudos de caso mostraram que as empresas que implementaram uma estratégia de previsão mais abrangente obtiveram benefícios significativos.
Por exemplo, uma empresa de varejo que utilizou o Arima e o software de previsão automatizado conseguiu prever com precisão a demanda por produtos sazonais e o estoque de estoque de acordo. Isso levou a um aumento significativo nas vendas e na satisfação do cliente, pois os clientes puderam comprar os produtos desejados sem a frustração de os itens estarem fora de estoque.
Aqui está outro caso. Uma empresa de manufatura estava tendo dificuldades com a previsão devido à complexidade de suas linhas de produtos. Ao incorporar um software de previsão automatizado em sua estratégia, eles conseguiram contabilizar um número mais significativo de variáveis e até mesmo empregar previsão hierárquica para alinhar seus resultados de previsão, e obtenha resultados muito mais precisos.
Isso permitiu que eles otimizassem seus processos de produção e melhorassem seus resultados financeiros.
“Os modelos de séries temporais podem não ser capazes de capturar essa dinâmica com precisão, levando a previsões imprecisas.
O que isso implica é você pode estar perdendo a oportunidade de capturar flutuações ou tendências de curto prazoe até mesmo mudanças nas relações entre diferentes variáveis que podem ter um impacto em sua previsão.”
Incapacidade de capturar dinâmicas do mundo real
Muitos dados de séries temporais exibem não estacionariedade, como tendências, padrões sazonais ou mudanças repentinas na média ou na variância. Os modelos ARIMA podem não ser capazes de capturar essa dinâmica com precisão, levando a previsões imprecisas. O que isso implica é que você pode estar perdendo a captura de flutuações ou tendências de curto prazo e até mesmo mudanças nas relações entre diferentes variáveis que podem ter um impacto em sua previsão.
Considera somente os valores históricos de uma única variável.
Vivemos em um ambiente complexo e dinâmico. Dado que os dados podem ser influenciados por várias variáveis ou fatores macroeconômicos externos, quão relevante é levar em consideração apenas o valor histórico autônomo de uma variável?
Essa é uma das limitações de depender apenas de modelos univariados ao fazer previsões. Deixar de levar em consideração várias variáveis pode significar gerar previsões incompletas ou tendenciosas, pois você só pode ter uma visão incompleta de quais são os fatores de mercado relevantes e o que isso implica para sua previsão.
Esse é um bom motivo para considerar a expansão do escopo do seu modelo. Se você desse um passo adiante e incluísse modelos multivariados na equação, isso poderia fazer uma grande diferença em seus resultados de previsão.
Ao analisar as interdependências entre diferentes variáveis, os modelos multivariados capturam a estrutura subjacente dos dados com mais precisão e tendem a fornecer previsões mais confiáveis. Eles não devem ser a única abordagem. Incorporar outras técnicas, como aprendizado de máquina ou métodos bayesianos, e atualizar regularmente o modelo com novos dados pode ajudar a capturar o valor total dos dados e melhorar a precisão da previsão.
Agora, vamos nos aprofundar no que você obterá se incorporar o uso de modelos multivariados.
Obtenha maior precisão de previsão
Como os modelos multivariados podem lidar com mais dados, eles são otimizados para considerar várias variáveis, em comparação com modelos univariados como o Arima, que normalmente consideram apenas uma variável preditora. Ao incluir vários preditores, os modelos multivariados podem controlar as variáveis de confusão que podem afetar a relação entre as variáveis independentes e dependentes.
Isso aumenta a exatidão e a precisão das estimativas obtidas do modelo. Estar mais equipado para capturar mudanças na relação entre as variáveis e o resultado abre o caminho para previsões mais precisas e robustas.
Gere insights melhores e úteis
A vantagem dos modelos multivariados é a capacidade de lidar com várias variáveis. Você tem seus dados de vendas, dados internos e inteligência sobre seu setor específico e também quer ser capaz de incorporar fatores externos.
A vantagem dos modelos multivariados é a capacidade de lidar com várias variáveis e identificar seus principais fatores de mercado significativos. Ao examinar várias variáveis simultaneamente, os modelos multivariados podem capturar interações e relacionamentos complexos que, de outra forma, poderiam passar despercebidos pelos modelos univariados.
Aqui está outro exemplo. Um modelo univariado pode sugerir uma relação positiva entre duas variáveis, mas a força do modelo multivariado está em revelar que essa relação pode ser verdadeira apenas para um determinado subconjunto da população ou em identificar que a relação é realmente negativa quando outras variáveis são levadas em consideração.
Espere uma maior robustez
Por que isso é importante? Os modelos multivariados geralmente são mais robustos do que os modelos univariados; eles estão preparados para lidar com valores discrepantes, dados perdidos e quaisquer outros desafios em seus dados. Mesmo na presença de dados ruidosos ou incompletos. Indicio faz isso em um clique.
Você sabia que os modelos multivariados também têm a capacidade de lidar com dados perdidos de forma mais eficaz do que os modelos univariados? Ao incorporar informações de outras variáveis, esses modelos podem usar os dados disponíveis com mais eficiência e fornecer estimativas mais precisas.
Dito isso, não estaríamos lhe fazendo nenhum favor se não apontássemos o “trabalho necessário” em torno da mudança de modelos univariados para modelos multivariados.
Quantos dados você tem em mãos?
Modelos multivariados geralmente requerem mais dados do que modelos univariados, o que não é nenhuma surpresa. Obter dados para todas as variáveis também pode ser um desafio. Além disso, os dados podem estar incompletos, inconsistentes ou indisponíveis.
No Indicio, temos uma infinidade de fornecedores de dados compatíveis em nossa biblioteca. Isso significa que se você estiver procurando dados de commodities ou o IPC no Refinitiv ou dados de índices de preços do produtor (PPI) no FRED, você pode incluir facilmente esse ponto de dados junto com outros dados internos ou indicadores líderes de mercado em sua previsão.
Quão bons são seus dados?
Para que os modelos multivariados façam sua mágica, a qualidade de dados abaixo da média é proibida. Na verdade, um obstáculo. A precisão da previsão depende de você ter dados livres de erros, valores discrepantes e valores ausentes.
Em menos de 5 minutos, o Indicio processa automaticamente seus dados importados, testando a sazonalidade, valores ausentes e valores discrepantes. Se algum deles for detectado, você poderá optar por ajustar os dados conforme apropriado.
Tempo para calcular = Muito alto. Quanto tempo você tem?
Para que os modelos multivariados façam sua mágica, a qualidade de dados abaixo da média é proibida. Na verdade, um obstáculo. A precisão da previsão depende de você ter dados livres de erros, valores discrepantes e valores ausentes.
Em menos de 5 minutos, o Indicio processa automaticamente seus dados importados, testando a sazonalidade, valores ausentes e valores discrepantes. Se algum deles for detectado, você poderá optar por ajustar os dados conforme apropriado.
A construção de modelos multivariados pode ser notoriamente demorada, em comparação com modelos univariados. E por um bom motivo. Há algumas razões principais para isso. Vamos entrar no primeiro fator:
Complexidade do modelo
O tempo necessário para executar o modelo aumenta com o número de variáveis. As variáveis exatas que podem conter um alto valor contribuído para sua previsão final.
Modelos multivariados também são tecnicamente mais complexos do que modelos univariados.
Além disso, pode ser difícil determinar as relações entre as variáveis, o que pode levar a dificuldades na seleção do modelo, estimativa de parâmetros e interpretação.
Seleção e validação do modelo
Escolher o modelo certo entre um grande número de modelos multivariados pode ser um desafio. Requer experiência em estatística e conhecimento específico do domínio.
A boa notícia é que há uma maneira de contornar isso.
No Indicio, não é apenas fácil executar um grande conjunto de modelos, independentemente da complexidade computacional. É rápido. Você ou o cientista de dados da sua equipe podem até mesmo criar e testar mais de 50 modelos em 15 minutos. Descubra como fazer isso aqui.
Modelos multivariados podem ser mais difíceis de interpretar do que modelos univariados porque envolvem várias variáveis que interagem de maneiras complexas. Como você explica os resultados de seus modelos para públicos não técnicos? Como você pode explicar às partes interessadas que foram exatamente os preços do petróleo que tiveram um impacto nas vendas? Qual é a melhor maneira de obter uma alta explicabilidade?
Se você já ouviu falar dos valores de Shapley, provavelmente tem uma ideia de como eles podem ser uma ótima ferramenta para fundamentar seus números previstos - o porquê por trás do resultado previsto, essencialmente a contribuição de cada variável para o valor previsto - a qualquer momento.
Usando os valores aditivos Shapley integrados no Indicio, você pode articular e justificar melhor seus números previstos para as partes interessadas.
Embora os modelos univariados de séries temporais tenham sido tradicionalmente o método preferido de previsão, confiar apenas neles pode não ser suficiente para se manter à frente da concorrência, ou mesmo ser suficiente para gerar resultados nos quais você possa confiar.
O argumento para incorporar modelos multivariados permanece forte, apesar do fato de que os modelos multivariados geralmente exigem mais dados, e obter dados para todas as variáveis pode ser um desafio.
Quando você tem os dados no local (por meio de fontes internas ou externas), ter esses modelos implementados compensa mil vezes.
A pergunta de um milhão de dólares é: você está capturando o valor total de seus dados e pode se dar ao luxo de ter apenas soluções univariadas em um mundo multivariado?
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